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- 方法一:差分
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【差分数组】【数组】【2023-12-02】
题目来源
1094. 拼车
解题思路
本题朴素的解题思路是统计题目中提到的每一个站点的车上人数,如果某个站点的车上人数大于车上的座位数直接返回 false
,如果直到行程结束都没有返回 false
,则直接返回 true
。朴素方法的时间复杂度为 O ( n 2 ) O(n^2) O(n2), n n n 最大为 1000
,该方法时间复杂度较高但是可以通过本题。
接下来将会介绍一种时间复杂度较优的方法,时间复杂度为 O ( n + U ) O(n + U) O(n+U)。
方法一:差分
我们先来看一下,朴素方法的实现代码:
class Solution {
public:bool carPooling(vector<vector<int>>& trips, int capacity) {vector<int> peoples(10010);for (auto trip : trips) {for (int i = trip[1]; i < trip[2]; ++i) {peoples[i] += trip[0];if (peoples[i] > capacity) {return false;}}}return true;}
};
注意观察朴素解法中对于数组 peoples
的更新,我们枚举并更新所有站点的车上人数,朴素方法的时间复杂度较高的原因就是此处的嵌套枚举更新人数。此处可以使用【差分数组】来优化时间复杂度。
什么是差分数组?
差分数组是一个与原数组长度相同的数组,其中,除了首元素,其余的每个元素都是原数组中相邻两个元素的差值。比如数组 arr = [1, 4, 5, 6]
的差分数组 diff = [1, 3, 1, 1]
,数组 arr[i] = diff[0, ..., i]
,即原数组 arr
中的第 i
个元素等于差分数组 diff
第 0
到第 i
个元素之和。
时间是如何优化的?
对于某一段旅行有 numPassengers
乘客,乘客上车点为 from
,下车点为 to
,这一段旅程的我们只需要更新差分数数组的两个位置对应的值,即更新乘客上车点 diff[from] += numPaaengers
, 更新乘客下车点 diff[to] -= numPaaengers
。此时的时间复杂度为 O ( 2 × n ) = O ( n ) O(2 \times n) = O(n) O(2×n)=O(n), n n n 为数组 trips
的长度。
然后,利用差分数组累加得到每个站点的车上人数,并与 capacity
比较,… 此处的时间复杂度为 O ( U ) O(U) O(U), U = m a x ( t o i ) U = max(to_i) U=max(toi)。
我们借助差分数组将嵌套枚举转化为了两个线性枚举,大大降低了时间复杂度。
实现代码
class Solution {
public:bool carPooling(vector<vector<int>>& trips, int capacity) {int d[1001];memset(d, 0, sizeof(d));for (auto trip : trips) {int num = trip[0], from = trip[1], to = trip[2];d[from] += num;d[to] -= num;}int s = 0;for (int v : d) {s += v;if (s > capacity) {return false;}}return true;}
};
复杂度分析
时间复杂度: O ( n + U ) O(n + U) O(n+U), n n n 为数组 trips
的长度, U = m a x ( t o i ) U = max(to_i) U=max(toi)。
空间复杂度: O ( U ) O(U) O(U)。
写在最后
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